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来自:股票、个股

002129中环股份有知道为什么停牌吗?
您好,现在具体停牌原因您可以直接看股票的公告,我司佣金超低优惠多

18个回答 840次浏览 2018-06-29 13:00 极速回答

来自:其他

请问帐户中的武钢股份消失了是何原因?怎么...
您好,合并了,转换成了宝钢股份了。如有其他需要了解的,欢迎来信交流

12个回答 1590次浏览 2017-02-15 14:28 极速回答

来自:其他

纽威股份60369中签号如何查询?
你好你可以在你交易软件上查看的啊

6个回答 1000次浏览 2014-01-11 19:15 极速回答

来自:其他

为什么st超日上市没有配股
你好,没有配股是因为公司没有这个要求的,祝投资顺利。

6个回答 643次浏览 2015-08-17 11:05 极速回答

来自:其他

上市公司高管是否可以买卖本公司股份?
您好,只要合理合法就可以啊,你有股份可以买卖啦,祝您投资愉快。

16个回答 852次浏览 2018-04-12 15:50 极速回答

来自:其他

上市公司高管是否可以买卖本公司股份?
您好,当然是可以买的哈,但是要遵循一定的原则,例如,解禁期是不能卖的,买可以

8个回答 2086次浏览 2018-04-09 12:30 极速回答

来自:其他

上市公司高管是否可以买卖本公司股份?
你好,高管买卖本公司股票符合以下规定是合法,否则是不合法的。

6个回答 1420次浏览 2018-04-05 13:32 极速回答

来自:股票

为什么近三个月以来会有这么多公司回购股份?这对自家股票的股价是有帮助吗?
这个公司股价是有一定的提振作用,注明投资顺利。

19个回答 911次浏览 2018-11-30 09:52 极速回答

来自:股票

在股票量化交易中,如何避免过度拟合问题?
在股票量化交易里,要避免过度拟合问题可以从这几个方面着手:第一,使用更多数据。数据量足够大,能让模型接触到更广泛的市场情况和变化,降低因有限数据产生的过度拟合风险。你可以收集不同时间段...

1个回答 1次浏览 2025-06-03 09:15 极速回答

来自:基金

量化交易策略中,如何避免过度拟合?
您好!在量化交易策略中,避免过度拟合就像给赛车调校发动机——不能一味追求高功率而忽略了稳定性。过度拟合的策略就像一辆在测试赛道上跑得飞快,但到了真实路况就故障频出的赛车。我们常用以下方...

1个回答 1次浏览 2025-06-02 13:56 极速回答

来自:基金

在AI股票量化交易中,如何避免过拟合问题?
在AI股票量化交易里,要避免过拟合问题可以从这几个方面入手。一是在数据处理阶段,要确保有足够多且具有代表性的数据,不能只用少量的历史数据进行训练,并且对数据进行合理的清洗和预处理,去除...

1个回答 1次浏览 2025-06-01 15:22 极速回答

来自:股票

老师,股票量化交易中如何避免过拟合问题呀?
在股票量化交易中,可通过样本外测试、合理控制模型复杂度等方法避免过拟合问题。过拟合简单来说就是模型在训练数据上表现很好,但在新的数据上表现不佳。为避免过拟合,首先要合理使用样本数据,将...

1个回答 1次浏览 2025-05-28 15:28 极速回答

来自:基金

在股票量化交易中,如何避免过度拟合?
在股票量化交易里,避免过度拟合可从多方面着手。一是扩大样本数据,保证数据覆盖不同市场环境和时间段,增强模型的泛化能力;二是简化模型,去除不必要的参数和复杂的规则,让模型更简单有效;三是...

1个回答 1次浏览 2025-05-28 13:16 极速回答

来自:基金

在AI股票量化交易中,如何有效避免过拟合问题?
在AI股票量化交易中,可通过交叉验证、正则化等方法有效避免过拟合问题。过拟合主要是模型对训练数据拟合得太好,以至于在新数据上表现不佳。为避免该问题,首先可以采用交叉验证,将数据集划分为...

1个回答 1次浏览 2025-05-24 21:03 极速回答

来自:股票

策略优化过程中如何避免过拟合?
使用合理的样本内和样本外数据划分,用样本内数据进行策略优化,样本外数据进行验证。采用交叉验证方法,将历史数据分成多个子集,多次进行训练和验证。控制策略复杂度,避免使用过多参数或复杂的模...

1个回答 1次浏览 2025-05-22 18:41 极速回答

来自:股票

如何避免技术分析中的过度拟合问题?​
用不同周期数据回测、简化指标组合、保留核心逻辑(如趋势+量价),避免过度优化参数。

1个回答 1次浏览 2025-05-20 09:39 极速回答

来自:基金

在股票量化交易中,如何避免过度拟合的问题?
您好!在股票量化交易里,过度拟合就像给鞋子塞了太多棉花,看似合脚,实际走不了多远。想要避免它,得做好三件事:一是数据清洗,去除异常值和噪声,保证数据质量;二是交叉验证,将数据分成多个子...

1个回答 1次浏览 2025-05-13 09:03 极速回答

来自:股票

如何避免技术分析中的“过度拟合”?
您好!关于技术分析中避免过度拟合的问题,这确实是很多投资者在构建和优化交易策略时会遇到的困扰。首先,要保持策略的简洁性。不要试图用过多的指标或过于复杂的规则去捕捉每一个市场波动,这样很...

1个回答 1次浏览 2025-05-11 20:53 极速回答

来自:股票

如何处理量化交易策略中的过拟合问题?有哪些有效的避免措施?
可以采用交叉验证、增加数据量、正则化等方法。避免过度优化参数,保持策略的简洁性和通用性,同时进行样本外测试,以验证策略的泛化能力。

1个回答 1次浏览 2025-05-05 14:02 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易中如何避免过拟合问题?
在AI股票量化交易里避免过拟合问题可以从这些方面入手:首先,数据处理上要做交叉验证,像常用的K折交叉验证,把数据集分成K份,轮流用其中K-1份数据训练模型,剩下1份做验证,能更客观评估...

1个回答 1次浏览 2025-04-27 11:12 极速回答

来自:股票

股票量化交易中,如何避免过拟合现象?
要避免股票量化交易中的过拟合现象,可以从以下几个方面入手:###数据层面-**增加数据量**:更多的数据能让模型学习到更广泛的市场特征和规律,而不仅仅是特定数据集中的噪声。例如,你可以...

1个回答 1次浏览 2025-04-25 13:26 极速回答

来自:基金

AI炒股中,如何避免过拟合现象的发生呢?
您好!AI炒股要避免过拟合,就像炒菜不能只看菜谱不尝味道——光靠数据拟合而不考虑实际市场变化,很容易陷入局部最优陷阱。我们通常会用“数据清洗+交叉验证+正则化”的组合拳来解决这个问题。...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 12:02 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易中,如何避免过拟合的问题呢?
在AI股票量化交易中避免过拟合问题,可以从以下几个方面入手:-**数据方面**:-增加数据量:丰富的样本能更全面地反映市场真实情况,降低模型对特定数据的依赖。-数据清洗:剔除异常值、噪...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 12:37 极速回答

来自:股票

股票量化交易中,咋避免过拟合的问题呀?有啥好方法吗?
过拟合是股票量化交易中常见的问题,它可能导致模型在训练集上表现良好,但在实际交易中效果不佳。以下是一些避免过拟合的方法:-**增加数据量**:使用更多的数据进行模型训练,可以提高模型的...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 11:30 极速回答

来自:股票

AI炒股中,如何避免过拟合的问题呢?有没有什么有效的方法?
避免AI炒股过拟合可以通过增加数据多样性、正则化、使用交叉验证等方法。在AI炒股中,过拟合意味着模型在训练数据上表现很好,但在实际应用中的新数据上效果不佳。增加数据多样性能让模型接触到...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 11:19 极速回答

来自:股票

股票量化交易中,如何避免过度拟合的问题呀?
在股票量化交易中,避免过度拟合问题可从以下几方面入手:-**数据处理**:使用合理的样本数据,避免数据集中存在过多噪声或异常值。同时,要确保数据的完整性和准确性。-**模型选择**:选...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 01:29 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易中,如何避免过拟合问题呀?
要避免AI股票量化交易中的过拟合问题,您可以从以下几个方面入手:-**数据处理**:-**增加数据量**:使用更多的数据进行模型训练,这样可以使模型更好地泛化到新的数据上。您可以收集更...

1个回答 1次浏览 2025-04-21 21:08 极速回答

来自:股票

AI股票量化交易中,怎么才能避免过拟合的问题呢?
在AI股票量化交易里,避免过拟合可从多方面入手。一是增加样本数据,数据量越多越全面,模型学到的规律越具普遍性;二是采用正则化方法,如L1和L2正则化,约束模型参数大小,防止其对噪音过度...

1个回答 1次浏览 2025-04-21 16:08 极速回答

来自:股票

股票量化交易中,如何避免过度拟合呢?
股票量化交易中避免过度拟合,关键在于构建合理的模型和进行有效的验证。首先,在数据选取上要确保其真实性、完整性和代表性,避免使用过少或过于特殊的数据。其次,模型的复杂度要适中,不能过于复...

1个回答 1次浏览 2025-04-20 23:56 极速回答

来自:股票

股票量化交易中,如何避免过拟合现象呢?
在股票量化交易里,通过合理划分样本、使用正则化方法、简化模型结构等能避免过拟合现象。为避免过拟合,首先要合理划分样本,将数据分为训练集、验证集和测试集,在训练集训练模型,验证集调整参数...

1个回答 1次浏览 2025-04-20 14:19 极速回答

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